Screening with magnetic resonance imaging, mammography and ultrasound in women at average and intermediate risk of breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
The addition of MRI to mammography and ultrasound for breast cancer screening has been shown to improve screening sensitivity for high risk women, but there is little data to date for women at average or intermediate risk. Two thousand nine hundred and ninety-five women, aged 40 to 65 years with no previous history of breast cancer were enrolled in a screening program, which consisted of two rounds of MRI, ultrasound and mammography, one year apart. Three hundred and fifty-six women had a CHEK2 mutation, 370 women had a first-degree relative with breast cancer (and no CHEK2 mutation) and 2269 women had neither risk factor. Subjects were followed for breast cancer for three years from the second screening examination. Twenty-seven invasive epithelial cancers, one angiosarcoma and six cases of DCIS were identified over the four-year period. Of the 27 invasive cancers, 20 were screen-detected, 2 were interval cancers, and five cancers were identified in the second or third follow-up year (i.e., after the end of the screening period). For invasive cancer, the sensitivity of MRI was 86%, the sensitivity of ultrasound was 59% and the sensitivity of mammography was 50%. The number of biopsies incurred by MRI (n = 156) was greater than the number incurred by mammography (n = 35) or ultrasound (n = 57). Of the 19 invasive cancers detected by MRI, 17 (89%) were also detected by ultrasound or mammography. In terms of sensitivity, MRI is slightly better than the combination of mammography and ultrasound for screening of women at average or intermediate risk of breast cancer. However, because of additional costs incurred by MRI screening, and the small gain in sensitivity, MRI screening is probably not warranted outside of high-risk populations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».